Python的起步頗為低調，它只是Guido van Rossum在1989年假期時打發空閒時間的愛好。他也很難想到，他創造的這一編程語言會在30年間為IT世界一隅帶來如此的深遠影響。
Van Rossum將Python定位為解釋型通用編程語言，他最初的設計目標是， Python應該是一種簡明易懂好上手的語言 ，像簡單英語一樣好理解，適用於日常工作，並且開源。
當Python社區聚集了越來越多的人，這些人又用Python做著各種各樣的事，這個設計目標就為社區成員間的交流奠定了良好基礎。看上去程序員是在為了工作寫Python，但實際上他們也真的享受其中。
“我選擇Python，是因為用它寫代碼真的很有意思，”Calvin Hendryx-Parker是一家咨詢公司的聯合創始人和CTO，這家公司主要做Python定制化開發。
“我樂在其中，因為這不只是搬磚，而是具有 創新和創造性的工作 。這更像是一種匠心式的技能，工程師每天做著一成不變的工作，但工匠需要用創造性的方式解決各種問題，因為他們周圍的環境是持續變化的。”
Calvin Hendryx-Parker的公司創立初期主要做定制化Web應用開發，但越來越多客戶希望他們能為大數據項目落地提供幫助。Python不是項目涉及的唯一語言，他們通常也會適度加入其他人擅長的腳本語言。
“好處是，很多大數據工具開始基於Python構建了，”Calvin Hendryx-Parker表示， “Python更像是一種數據領域的通用語言。”
Python的數據生態覆蓋廣泛並在持續擴展 。從支持TensorFlow運行Keras的Python封裝，到諸如scikit-learn 和 NumPy的機器學習庫，從面向Spark和Dask集群的Python接口，到利用Jupyter notebooks或者Pandas進行代碼測試，數據科學家和工程師可以在熟悉的Python語法下做任何事。
Python的靈活性，是一家位於華盛頓特區的企業最看重的，他們使用Python開發數據pipeline工具。其CTO Chris White認為，對他們來說Python就是完美的工具。
“從更高層次上看，我們的設計敏感度，就是既有合理的默認設置也可以深度配置，這樣在有需要的時候可以快速的運行起來，在想深入細化的時候也可以做到深入細化，”Chris White表示，“Python幫助我們實現了這一目標，因為說到底 Python是一種非常靈活的語言 。你不需要知道‘編譯是什麼’之類的事，你就可以直接寫出一段腳本。”
一切都可以回到van Rossum為Python設計的風格，就是要簡單不要復雜。歸功於其即時可讀性，Python的入門門檻極低。這使得無論是初級碼農還是資深程序員都可以一樣的使用Python。
“Python是我了解的不多的幾種可以寫原始腳本的語言之一。你不需要懂太多就可以可以直接運行它，”Chris White說，“所以Python非常易用。當然你也可以做其他事，比如用C寫擴展之類。”
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作者：小敢摘葡萄
游戲編程，一個游戲開發收藏夾~
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